OpenClaw 101 — 七天從零部署你的 AI 私人助理

大部分 AI 聊天機器人解決的是「回答問題」這個問題。但真正浪費你時間的，不是等答案——是你根本不知道今天該先做什麼。

每天早上打開 email、行事曆、Slack，花二十分鐘搞清楚今天的優先順序。這件事不需要你來做。需要的是一個看得到你所有資料、而且會主動整理好再推給你的助理。

OpenClaw 就是這個東西。

一句話講完：可以自己架設的 ChatGPT + Siri + 自動化工作流

跟普通 AI 聊天機器人的差別在哪？普通聊天機器人是你問它答。OpenClaw 不一樣——你不問它，它也會動。

它可以定時掃描你的 Gmail，把未讀郵件按緊急程度分類，然後用 Telegram 推給你。可以每週自動搜集競品動態、產出分析報告。可以在你什麼都沒說的情況下，每天早上九點整理好今天的行事曆摘要。

而且所有資料都留在你自己的設備上，不經過任何第三方雲端服務。

這聽起來像是要寫很多程式。其實不用。OpenClaw 101 這個 repo 用七天課程帶你從零開始，每天大概花一到兩小時，第七天你就有一個跑在自己機器上的 AI 助理了。

讓 AI 懂你的關鍵：三個 Markdown 檔案

OpenClaw 最有意思的設計，是它定義 AI 行為的方式。

想像你今天請了一個真人助理。第一天你不會直接丟工作給他，你會先跟他說：你是什麼個性、我的工作習慣是什麼、哪些事你可以自己做哪些要先問我。

OpenClaw 把這三件事變成三個 Markdown 檔：

SOUL.md 定義助理的性格和行為邊界——講話風格、什麼事絕對不能做、遇到不確定的情況怎麼處理。USER.md 放你的個人資訊——時區、工作時段、偏好的通知頻率、常用工具清單。AGENTS.md 設定工作規範——哪些操作可以自己執行、哪些要先確認、自動化任務的觸發條件。

如果你用過 Claude Code 的 CLAUDE.md，這套設計會覺得很熟悉。核心概念完全一樣：用純文字檔定義 AI 的行為邊界。差別在於 OpenClaw 拆成三份，讓職責更清楚。

不過「具體」是關鍵。「幫我處理郵件」太籠統，等於沒說。「每天早上 9 點整理未讀郵件，按緊急 / 重要分類，標題超過三行的自動摘要，透過 Telegram 傳給我」——這才是 AI 能執行的指令。

七天課程長什麼樣

Day 1 搞懂 OpenClaw 跟聊天機器人的差別。Day 2 用一行指令裝好，連上 Telegram Bot。Day 3 寫你的「靈魂三件套」。Day 4 裝 Gmail、行事曆、搜尋引擎這些真正有用的技能。Day 5 深入理解 Skills 系統的安裝、優先級和組合策略。Day 6 設定 Heartbeat 定時任務和三層記憶系統。Day 7 學會自己開發 Skill、多設備協作、安全檢查。

整個過程需要的前置條件不多：一台 Linux 伺服器（或 Mac）、Node.js 18 以上、一個 LLM API key（推薦 Claude）、一個 Telegram Bot Token。雲端主機大概每月五美元就夠了。